Aggiornato A.A. 2021-2022
PREREQUISITI
Conoscenze di base degli argomenti preliminari di matematica generale: algebra elementare; progressioni; logaritmi; calcolo combinatorio; equazioni e disequazioni; teoria degli insiemi.
PROPEDEUTICITA'
Matematica
OBIETTIVI DEL CORSO E RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
Il corso ha per obiettivo formare studenti in grado di comprendere ed utilizzare i principali strumenti di base della statistica descrittiva ed inferenziale al fine di poter analizzare ed interpretare dati economici e/o sociali.
Nello specifico il corso tratta gli elementi di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e dell'inferenza statistica (stima puntuale, intervalli di confidenza, verifica d'ipotesi e modello di regressione).
Obiettivi Formativi:
1. Apprendere il processo di raccolta ed elaborazione dei dati; comprendere il significato di campionamento.
2. Saper analizzare i dati attraverso l'uso di tabelle, grafici e opportuni indici statistici di sintesi e/o di varibilità e correlazione;
3. Compredere gli elementi teorici e pratici alla base del processo di stima dei parametri con particolare enfasi alla verifica delle ipotesi e al modello di regressione lineare.
PROGRAMMA DEL CORSO
1. Statistica descrittiva
Classificazione dei caratteri statistici: unità, scale di misura, rappresentazione grafica.
Distribuzione di un carattere statistico e principali indici di sintesi: medie, variabilità, concentrazione, asimmetria.
Numeri indici semplici e complessi, rapporti statistici.
Associazione tra due caratteri statistici: distribuzioni doppie, dipendenza-indipendenza, covarianza e correlazione lineare.
2. Probabilità
Definizione e misurazione della probabilità semplice e condizionata, teorema di Bayes.
Variabili casuali: casuali discrete e continue, valore atteso e varianza, distribuzioni di probabilità e momenti delle distribuzioni.
3. Statistica inferenziale
Stima puntuale: stimatori efficienti, MSE, stimatori consistenti, stima media e varianza della popolazione.
Stima per intervallo: intervalli di confidenza per media e varianza di una distribuzione.
Verifica delle ipotesi: teoria dei test statistici, test sulla media, sulla proporzione e sulla varianza.
4. Il modello di regressione lineare
Teoria: specificazione del modello lineare, assunzioni , stimatori.
Stima: il metodo dei Minimi Quadrati Ordinari e proprietà degli stimatori.
Inferenza: analisi della varianza, verifica di significatività dei coefficienti stimati, analisi dei residui
5. E' parte integrante del corso l'attività di esercitazione durante la quale saranno svolti specifici esercizi numerici sui temi teorici trattati
LIBRI DI TESTO
Borra S. e Di Ciaccio A., Statistica, Metodologie per le Scienze Economiche e Sociali, McGraw Hill
Prof.ssa Lucia Leonelli
